AI巨头Anthropic以4亿美元收购了纽约初创公司Coefficient Bio,继续推进其在医疗行业的布局。这家专注于将AI应用于药物发现的公司成立于去年,但一直保持低调运营。
总部位于旧金山的Anthropic尚未正式确认这笔交易。据The Information和独立科技记者Eric Newcomer首次报道,该收购金额达到4亿美元。Coefficient Bio是一家仅有9名员工的公司,团队成员来自Genentech、Roivant和Evozyne等知名企业,由Aris Theologis领导。
Theologis此前担任Evozyne的首席商务官,与Nathan Frey、Samuel Stanton和Joyce Hong共同创立了Coefficient Bio。Nathan Frey和Samuel Stanton是机器学习专家,此前在Genentech的AI药物发现部门Prescient Design工作,而Joyce Hong则是前Roivant高管。该公司由专注AI投资的Dimension集团孵化。
关于Coefficient Bio平台和技术方法的信息极少,其网站目前只是一个简单的着陆页。据报道,该公司的目标是开发用于靶点和药物发现的平台,同时帮助应对开发项目的监管要求。
鉴于这次收购(据包括TechCrunch在内的多个消息源称已经完成)发生在Coefficient Bio成立仅几个月后,看起来Anthropic主要是在收购人才,以推动其最近在医疗和生命科学领域的扩张。
去年10月,Anthropic推出了Claude for Life Sciences,这是一套大语言模型和AI助手,旨在帮助研究人员完成统计分析代码编写、论文总结和可测试假设生成等任务。该平台后来扩展了临床试验和监管功能工具,目标是成为生命科学研发的"端到端"工具包。
Anthropic已经签约了多家制药公司使用该平台,包括诺和诺德、赛诺菲和艾伯维。其中艾伯维正在与Genmab合作,使用Claude开展癌症项目研究。
FDA也采用了Anthropic的技术,该技术为FDA最近推出的药物审查工具Elsa提供支持。然而,该公司与特朗普政府关系紧张,因为Anthropic拒绝允许Claude用于军事应用。今年2月,特朗普表示包括卫生与公众服务部在内的所有联邦机构都不应再使用该平台。
今年早些时候,这家AI巨头通过推出Claude for Healthcare进一步扩展了其医疗服务。这是一套面向医疗系统、支付方和患者的AI工具,旨在与ChatGPT for Health和亚马逊的Health AI竞争。
Q&A
Q1:Anthropic收购Coefficient Bio花了多少钱?
A:据报道,Anthropic以4亿美元收购了Coefficient Bio。这是一家仅有9名员工的初创公司,成立于去年,专注于将AI应用于药物发现领域。
Q2:Coefficient Bio主要做什么业务?
A:Coefficient Bio专注于将AI应用于药物发现,目标是开发用于靶点和药物发现的平台,同时帮助应对开发项目的监管要求。不过该公司一直保持低调,相关信息很少。
Q3:Anthropic在医疗领域还有哪些产品?
A:Anthropic推出了Claude for Life Sciences和Claude for Healthcare两大医疗平台。前者帮助研究人员进行统计分析、论文总结等研发工作,后者则面向医疗系统、支付方和患者提供AI工具服务。
好文章,需要你的鼓励
英国国家医疗服务(NHS)正将无人机纳入常规医疗物流体系。自今年2月起,无人机每天在雷恩斯公园和圣乔治医院之间运送血液等诊断样本,飞行仅需3分钟,比公路运输快约85%,且碳排放减少高达98%。目前已有逾2000名患者受益。NHS计划将该服务扩展至圣赫利尔、克罗伊登等多家医院,最终惠及约180万名患者。该网络由英国医疗初创公司Apian与谷歌旗下Wing合作运营。
AgentLens是Explyt公司联合俄罗斯学术机构开发的AI编程助手评测基准,通过分析完整人机交互轨迹而非仅看最终结果,从五个维度评估代码智能体的真实表现。
边缘AI计算厂商Aetina宣布,将在其DeviceEdge AIE-KT风冷系列和新款AIE-PT无风扇平台上支持英伟达全新Jetson T3000和T2000模块。T3000基于Blackwell GPU,最高提供865 FP4 TFLOPS算力,功耗70W;T2000则提供400 FP4 TFLOPS,面向视觉AI代理和自主移动机器人等场景。两款模块预计2027年第一季度上市,支持Nemotron、Cosmos 3等英伟达AI软件生态。
韩国梨花女子大学提出Splash框架,通过识别AI模型中的"休眠参数"并只在其中训练触觉能力,让小型多模态AI在学会感知材质触感的同时,完整保留原有视觉语言推理能力。